如果1.xlsx中 similarity列的数值为1，将对应的数据都保存为2.xlsx，否则保存为3.xlsx

要根据 `1.xlsx` 中 `similarity` 列的数值来保存数据到不同的文件，可以使用 Pandas 的条件判断和筛选操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 根据 similarity 列的数值进行条件判断和筛选
df_similarity_1 = df[df["similarity"] == 1]
df_similarity_not_1 = df[df["similarity"] != 1]

# 保存符合条件的数据到不同的文件
df_similarity_1.to_excel("2.xlsx", index=False)
df_similarity_not_1.to_excel("3.xlsx", index=False)

上述代码首先使用 `read_excel` 方法读取名为 `1.xlsx` 的原始数据。然后，通过 Pandas 的条件判断和筛选操作，将 `similarity` 列数值为 1 的数据保存在名为 `2.xlsx` 的文件中，将 `similarity` 列数值不为 1 的数据保存在名为 `3.xlsx` 的文件中。

请确保在运行代码之前已经安装了 Pandas 库，并将原始 Excel 文件 `1.xlsx` 放置在当前工作目录下。同时，请注意确保 `1.xlsx` 中存在 `similarity` 列，并且列名与代码中使用的一致。

相关问题

1.xlsx中有author列和org列，有的数据author相同，如何识别author是否相同，并计算author相同时，org直接的最大相似度。并将相似度数据保存为一列，对应author和org，保存在1.xlsx中

要识别 `1.xlsx` 中的 `author` 列是否相同，并计算相同 `author` 对应的 `org` 列之间的最大相似度，并将相似度数据保存为一列，对应每个 `author` 和 `org`，并将其保存在 `1.xlsx` 中，可以使用 Python 的 Pandas 和 difflib 库进行处理。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from difflib import SequenceMatcher

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 创建空的相似度列表
similarity_list = []

# 遍历数据行
for i in range(len(df)):
    author1 = df.loc[i, "author"]
    org1 = df.loc[i, "org"]
    max_similarity = 0
    
    # 计算当前行与其他行的相似度
    for j in range(len(df)):
        if i != j:
            author2 = df.loc[j, "author"]
            org2 = df.loc[j, "org"]
            
            # 计算相似度
            similarity = SequenceMatcher(None, org1, org2).ratio()
            
            if author1 == author2 and similarity > max_similarity:
                max_similarity = similarity
    
    similarity_list.append(max_similarity)

# 将相似度列表添加为新的一列
df["similarity"] = similarity_list

# 保存更新后的数据到原始文件
df.to_excel("1.xlsx", index=False)

上述代码首先读取了名为 `1.xlsx` 的原始数据，并创建一个空的相似度列表。然后，通过遍历数据行，依次获取每一行的 `author` 和 `org` 值。接下来，通过嵌套的循环遍历其他行，计算当前行与其他行的相似度，并找到相同 `author` 的最大相似度。最后，将每个 `author` 和 `org` 对应的最大相似度添加到相似度列表中。将相似度列表作为新的一列添加到原始数据中，并将更新后的数据保存回原始文件 `1.xlsx`。

请确保在运行代码之前已经安装了 Pandas 和 difflib 库，并将 `1.xlsx` 文件准确放置在当前工作目录下。

1.xlsx中有author列和org列，有的数据author相同，如何识别author是否相同，并计算author相同时，org直接的最大相似度。并将相似度数据保存为一列，对应author和org，保存在same1.xlsx中

要识别 `1.xlsx` 中的 `author` 列是否相同，并计算相同 `author` 的 `org` 列之间的最大相似度，并将相似度数据保存为一列，对应每个 `author` 和 `org`，可以使用 Python 的 Pandas 和 difflib 库进行处理。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from difflib import SequenceMatcher

# 读取原始数据
df = pd.read_excel("1.xlsx")

# 创建空的相似度列表
similarity_list = []

# 遍历数据行
for i in range(len(df)):
    author1 = df.loc[i, "author"]
    org1 = df.loc[i, "org"]
    max_similarity = 0
    
    # 计算当前行与其他行的相似度
    for j in range(len(df)):
        if i != j:
            author2 = df.loc[j, "author"]
            org2 = df.loc[j, "org"]
            
            # 计算相似度
            similarity = SequenceMatcher(None, org1, org2).ratio()
            
            if author1 == author2 and similarity > max_similarity:
                max_similarity = similarity
    
    similarity_list.append(max_similarity)

# 将相似度列表添加为新的一列
df["similarity"] = similarity_list

# 保存包含相似度数据的表格为 same1.xlsx
df.to_excel("same1.xlsx", index=False)

上述代码首先读取了名为 `1.xlsx` 的原始数据，并创建一个空的相似度列表。然后，通过遍历数据行，依次获取每一行的 `author` 和 `org` 值。接下来，通过嵌套的循环遍历其他行，计算当前行与其他行的相似度，并找到相同 `author` 的最大相似度。最后，将每个 `author` 和 `org` 对应的最大相似度添加到相似度列表中。将相似度列表作为新的一列添加到原始数据中，并将包含相似度数据的表格保存为 `same1.xlsx`。

请确保在运行代码之前已经安装了 Pandas 和 difflib 库，并将 `1.xlsx` 文件准确放置在当前工作目录下。